L’analyse de l’empreinte écologique des 15 régions métropolitaines canadiennes selon les catégories de consommation des ménages
Notice bibliographique
Résumé
L’empreinte écologique est considérée comme une méthode d’évaluation environnementale, elle mesure la pression qu’exerce l’humanité sur la planète afin de répondre à ses besoins. Le présent projet consiste à analyser l’empreinte écologique liée aux dépenses directes et indirectes des ménages dans les quinze régions métropolitaines canadiennes de recensement (RMR)selon les catégories de consommation des ménages. \n \nL’objectif du projet est d’évaluer l’empreinte directe et indirecte par catégorie de consommation à savoir l’alimentation, le logement, le transport, les biens et services pour les quinze régions métropolitaines de recensement canadiennes (RMR) dans chaque province et par types du sol utilisé (les champs cultivés, les pâturages, l’espace forêts, les espaces de pêche, les espaces bâties et les espaces CO2). La méthode utilisée pour réaliser cette étude est l’approche ascendante où les dépenses des ménages de 2014 (année de référence) ont été utilisées et ajustées à l’échelle des RMR étudiées. Ensuite, l’empreinte écologique des RMR a été calculée à partir de la matrice de consommation et d'utilisation des terres (CLUM) du Canada ainsi que les données sur les émissions des gaz à effet de serre afin de calculer l’empreinte carbone liée à la consommation de l'électricité. Les résultats indiquent une différence entre l’empreinte directe et l’empreinte indirecte par catégorie de consommation. Pour la première, c’est l’empreinte de transport et de logement qui demeurent la plus élevée tandis que pour la deuxième ce sont les services. Pour l’empreinte par type du sol, la composante carbone contribue de plus à l'empreinte écologique des RMR. L’analyse de l’empreinte des catégories de consommation selon les types du sol utilisé est très variable. Pour la majorité, c’est la composante carbone qui est la plus dominante. Pour les autres types du sol, on trouve les champs cultivés pour les catégories alimentation et services, les espaces forêts pour les catégories logement et les biens. \n \nL'empreinte carbone associée à la consommation d'électricité du logement varie considérablement en fonction de la source de production de l'électricité. Les RMR qui utilisent des sources d'énergie renouvelable ont une empreinte carbone beaucoup moins élevée (Québec, Victoria, Vancouver et Montréal) que celles des autres composantes qui utilisent des combustibles fossiles (Halifax, Régina, Saskatoon, Calgary et Edmonton). Des mesures d’atténuation afin de réduire l’empreinte par catégorie de consommation sont nécessaires telles que l’utilisation des énergies renouvelables et promouvoir l’efficacité énergétique de plus revoir la mobilité des personnes, l’achat local pour l’alimentation et les biens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».